概要

昨今のAIは信じられない速度で進化しており、与えられたトークンをもとに考える能力やスピードは私たちを圧倒していますが、私たちの生活そのものを変えるほどの新たな知識を与えるには、その手法やセキュリティなど多くの問題が存在します。
その答えのひとつとして、モバイル端末という閉じられた環境で動くAIがあると思います。
最近はGemma 3nなどモバイル端末上で動かすことを想定したLLMもでてきており、それらを利用することでよりセキュアかつローコストにAIを利用することができるようになりますが、果たして現状どこまで実用的なのでしょうか？

このセッションでは、実際にLLMをアプリに導入して動かす方法や、モデルに備わったRAGやFunction Callingなどの機能の実装に挑戦し、その実用性に迫ります。

想定視聴者

モバイルデバイスでAIを動かしたい方

概要

本セッションでは、「人間は設計書を書くだけでいい」未来を目指し、AIが機能開発を要件定義から動作可能なコードまで一気通貫で自動生成する最新フローを紹介します。
画面仕様・API定義・UX要件をAIに投げるだけで、ドメインロジックからUI層、テストコードまで生成するのを実務レベルで行い、精度、品質、コスト等を踏まえて調査結果をお届けします。
開発チームが試すべきアイデアや、一歩踏み込んだ活用のヒントを抽象度高く提示し、いかにして“設計書だけで完結する”プロセスを現実に近づけるか、その示唆をお届けします。

想定視聴者

「手を動かさずとも動くコード」を夢見る挑戦的な姿勢を持つ方

要件定義、デザイン、実装。かつてはチームが必要だった全工程を、もし一人で、しかも数時間で完遂できるとしたら？本LTでは、その常識をAIツール群で破壊し、一つのアプリを完成させた反則的開発フローを共有します。
Geminiを「壁打ち相手」、FigmaのAIプラグインを「デザイナー」、Cursorを「最強のペアプログラマー」とし、一人三役を可能にする手法とコツを解説。AI時代の新たな開発スタイルをお見せします。

想定視聴者：
・ アイデアを高速で形にしたい全てのFlutter開発者。
・ デザインから実装まで一人でこなすことに課題を感じている方。
・ AIツールの具体的な連携や活用事例に興味がある方。

概要

Flutterといえば「マルチプラットフォーム対応」が魅力の1つ。
でも、開発リソースが限られる個人開発や初期フェーズのプロダクトでは、あえて「片OS対応」に絞るという選択が、成功への近道になることもあります。

このセッションでは、Flutter製アプリを片OS対応で運用しつつも、ユーザー獲得と収益化に成功し、一定のシェアを得た実体験をもとに、

・なぜ両OS対応を「あえて」していないのか
・「それってネイティブでよくね？」という問いへの向き合い方
・開発や運用面で得られたリアルなメリット

を赤裸々に共有します。

「片OS対応は妥協ではなく、戦略」。
マルチプラットフォームにとらわれないFlutterの新しい使い方を提案します。

想定視聴者

・両OS対応が正直負担に感じている人
・「Flutter＝両OS対応ありき」という考えを一度見直したい人

概要

継続的な開発において、アプリのパフォーマンスやUXの劣化は気づかないうちに進行することがあります。
WebにはGoogleが提供するLighthouseという、Webページのパフォーマンスを定量的に評価するツールがありますが、Flutterには同様の仕組みが整っていません。

本セッションでは、Flutter版Lighthouseで、パフォーマンスを測定・可視化・継続監視するための手法を提案します。
その上でFrameTiming, Timelineなどからパフォーマンスの定量化をどのようにして実現したのかを紹介し、Flutterにおけるパフォーマンスとは何なのかを理解します。

このセッションで話すこと

• Flutter公式で行われているパフォーマンス計測の紹介
• パフォーマンス情報の取得や定量化の仕方
• Flutter版Lighthouseの紹介

概要

GraphQLは、スキーマによる型定義や、一度のリクエストで必要なデータを正確に取得できる点が特徴の、APIのためのクエリ言語です。
さらに、多くのGraphQLクライアントがもつキャッシュ機能は、Flutterのような宣言型UIフレームワークと相性が良く、非常に強力な武器となります。
本トークでは、graphql_flutterパッケージを例に、GraphQLのキャッシュ機能を最大限に活用するための Tips についてお話しします。

想定視聴者

FlutterでGraphQLを使用している方、これから使用してみたいと考えている方

概要

Flutter開発で頻繁に利用されるBuildContext。しかし、その役割の曖昧な理解は、パフォーマンス低下や予期せぬエラーの要因となります。

本LTでは、UIツリーでのBuildContextの位置と役割、そしてInheritedWidgetがデータ伝達と再構築にどう影響するかを解説します。

「Widgetのどこでcontextを使えばいいのか」が腑に落ちて、状態管理や画面遷移でつまずかないための最初の理解の壁を突破できることを目指します。

想定視聴者

• contextの扱い方に自信がない方
• Widgetのどこでcontextを使うべきか迷うことがある方
• 状態管理や画面遷移で「なぜか動かない問題」に直面した経験がある方

概要

Flutterアプリのインフラ・バックエンド構築について、選択肢が多すぎて迷いませんか？
MBaaS系サービス、AWSなど、それぞれのアプローチにはメリット・デメリットが存在します。
開発速度、運用コスト、スケーラビリティ、カスタマイズ性などの観点から主要な構成パターンを実際のアーキテクチャ図とともに比較して紹介します。
プロジェクトに最適な構成を選ぶための判断軸を提供します。

セッションで話すこと

・主要なインフラ・バックエンド構成パターンの解説
・アーキテクチャ図を用いた構成比較
・プロジェクト規模・要件別の選定指針と判断軸

想定視聴者

・Flutterアプリのインフラ・バックエンド構成で迷っている開発者・インフラエンジニア
・プロジェクト要件に応じた最適なインフラ・バックエンド選定をしたい人
・個人開発から中規模開発まで対応したい開発者

概要

Flutterにはflutter createコマンドを使ったテンプレート生成機能が標準で備わっています。しかし、実際の現場では「チームの規約に沿った初期構成にしたい」、「毎回同じようなコードをコピペしてアプリケーションのアーキテクチャを作り始める」といった悩みを抱えていることも多いのではないでしょうか。

本LTでは、Flutter標準のテンプレート生成の仕組みについて触れつつ、独自テンプレートを使用しつつ対話形式（CLI）でカスタマイズできる仕組みを構築する方法について解説します。プロジェクト名や対応プラットフォームに留まらず使うライブラリ、ディレクトリ構成などを、コマンド実行中に質問形式で選択・入力できるようにするために取った方法について共有します。

想定視聴者

Flutterプロジェクトを自分のテンプレートを使用して生成したい方

概要

2020年に正式リリースされたFirebase App Distributionは、Flutterやネイティブアプリの配布手段として広く利用されています。
Firebase App Distributionでは配布に関連するAPIも提供されていますが、Flutterでは現時点で公式サポートされていません。
そこで今回は、ネイティブ向けAPIをFlutterから呼び出した際の動作を検証した結果をご紹介します。
※現在も試行錯誤中です

想定視聴者

1. Firebase App Distributionの導入を検討している方
2. すでにFirebase App Distributionを利用してアプリを配布している方
3. ネイティブで提供されているFirebase App Distribution APIの利用に興味がある方

不安定なネットワーク環境でもアプリがスムーズに動くことは、ユーザー体験を大きく左右する。

オフラインでも快適なUXを実現するには大きく以下の3つのアプローチが有効。

データの永続化: オフラインでも情報の閲覧・入力ができるように、デバイス内にデータを保存する。HiveやSQFliteライブラリが役立つ。

バックグラウンド同期: ネットワーク回復時に、ユーザーに意識させず自動でデータを送受信する。Workmanager活用すればアプリがバックグラウンドにいても定期的に、あるいはネットワーク状態の変化を検知して同期処理を実行できる。

UI/UXのオフライン最適化: オフライン時でも違和感なくアプリを操作できるよう、UI設計が鍵。例えば、データのローディング表示、オンライン/オフライン状態の明示、入力データのオフラインキューイングなどで、ユーザーはストレスなくアプリを使い続けられる。

概要

Figma Dev Mode MCPサーバーを活用し、Flutter UI開発の効率化とチーム連携の最適化に取り組んだ事例を紹介します。

単なるUIコードの自動生成にとどまらず、デザイン変更時の再生成運用やAIによるデザインレビューの支援、デザイナーと協働するためのルール設計など、開発〜レビューの一連のプロセスを整備しました。

Figmaファイル構造の設計、Flutter側ウィジェットとの対応、 プロンプトの工夫、ルールベースな生成制御を通じて、 再現性と保守性を両立するUI開発を実現。
属人性を減らし、チームで安定して開発できる仕組みづくりの実践知を共有します。

想定視聴者

• FlutterでUI実装を行うエンジニア
• Figmaとの連携やAI活用に関心のある開発者
• デザイナーと協働するチーム開発体制を 改善したい方

Flutterでネイティブ機能を使う方法、いくつ知っていますか？
基本のMethod Channel/EventChannelから、dart:ffiを使った直接バインディング、BasicMessageChannel、
そしてPigeonなどのコード生成ツールまで。選択肢は実に多様です。

「結局どれを使えばいいの？」
「それぞれの違いは？」
このLTでは、主要な連携手法の実装例（Dart側・ネイティブ側）を実際のコードで比較しながら、
それぞれの特徴と適用場面を整理します。

各手法を理解し、プロジェクトに応じた最適な選択ができるようになることが目標です。

Flutter開発において、ローカルDBの選定は開発体験を左右する重要な要素です。
しかし、ローカルDBは多くの選択肢が存在し、どれを使うべきか悩む方も多いのではないでしょうか？

本セッションでは、それぞれのローカルDBを設計思想・特徴・パフォーマンスの客観的に比較し、選定のヒントとなる基準を明確にしていきます。
さらに、各DBの登場背景やエコシステムとの関係性も比較し、なぜそのDBが選ばれるのか？を明らかにします。

このトークを通して、あなたのFlutterプロジェクトに最適なローカルDBを選定するための「判断軸」を持ち帰っていただけることを目指します。

セッションで話すこと

• ローカルDBの選択肢と比較
• DB選定の判断軸
• DB乗り換えの陥りやすい罠/シームレスに行う方法

想定視聴者

• FlutterでローカルDBを導入または乗り換えを検討している方

概要

昨今、 Claude Code をはじめとする AI ツールの登場により、アプリケーションの開発スタイルは大きく変化を遂げようとしています。

特に、Claude CodeやFigma Dev Mode MCPを活用したコード生成が注目されています。
しかし、FigmaのCode ConnectがFlutterに非対応である点や、生成されるコードの精度に課題がある点など、Flutterとの連携には課題があります。

本LTでは、Figma MCPとClaude Codeを使って、より実用的なUI開発を行うためのTipsを5つご紹介します。

想定視聴者

• Flutterを用いてUI開発を行っている方
• Figma・デザインシステムを活用したい方

概要

昨今、 Claude Code をはじめとする AI ツールの登場により、アプリケーションの開発スタイルは大きく変化を遂げようとしています。

これまで、1人のエンジニアがVS CodeやAndroid Studioなど1つのIDEを使ってコードを編集していましたが、Claude Codeなどのツールを活用することでAIが複数のタスクを並列して行うことができるようになりました。

本LTでは、Claude Codeのコード生成の精度を向上させるためのプロンプト設計や、実用的なMCPサーバー、Devin等のAIツールの活用術など、Flutterアプリ開発で役立つものに絞って5つご紹介します。

想定視聴者

• Flutter アプリ開発を行っているエンジニア
• AI を活用できていないと感じるエンジニア

概要

昨今、AIツールの台頭によりアプリケーションのUI開発は大きく変化を遂げようとしています。

FigmaのCode ConnectはWebやiOS、Androidには対応しているものの、Flutterには非対応であり、連携が難しい状況です。また、Claude CodeにFigmaのMCPサーバーを接続してUI実装を行う際も、精度の面で十分とは言えません。さらに、独自のデザインシステムを整備しても、その資産を活用し切れていないチームもあるのではないでしょうか？

本セッションでは、前述の課題に対する取り組みとして、Claude Codeのプロンプト設計や、デザインシステムを実装上で活用するためのCode Connectのカスタムパーサー実装例をご紹介します。

想定視聴者

• Flutterを用いてUI開発を行っている方
• Figma・デザインシステムを活用したい方

概要

個人開発で2年間運営してきたFlutterアプリが、コードの肥大化と複雑な状態管理により、メンテナンス困難な状況に陥っていました。数百行に及ぶUIロジックの散在、Provider・StateNotifier・グローバル変数の混在、アーキテクチャの不統一による依存関係のスパゲッティ化など、技術的負債が深刻でした。
この課題に対し、DevinやCursorといった最新のAI開発支援ツールを活用し、リポジトリごと刷新するレベルの大規模リファクタをなるべく楽をして行いました。

想定視聴者

• 技術的負債に直面しつつ、改善に踏み出せていないFlutter個人開発者
• 小規模チーム・スタートアップなど、人的リソースが限られた中でリファクタリングを検討している方
• Flutterアプリ開発におけるAI支援ツール（ChatGPT, Cursor, Devinなど）の活用法を知りたい方

概要

アプリは非常に便利なものですが、アプリの外でもアプリの機能を使えればユーザー体験はさらに向上します。
特にiOSでは、Live Activitiesやホーム画面ウィジェットなど、アプリ外での情報表示や操作が可能な機能が提供されています。
しかし、これらのiOSとアプリの連携機能は標準のFlutterの仕組みだけでは実現不可能です。
そこで本セッションでは、FlutterアプリにiOSのネイティブ機能を組み込む方法を紹介します。
Live Activitiesやホーム画面ウィジェットの実装方法、Method Channelを用いたFlutterとの連携やその際のテクニック、既存のプラグインパッケージの利用などについても解説し、FlutterとiOSの連携の可能性を探ります。

対象者

FlutterアプリにiOSのネイティブ機能を組み込みたいと考えている開発者

概要

FlutterアプリをAndroid端末でキオスクモード（アプリ固定モード）運用する方法を解説します。Device Owner権限の設定方法、Flutterでの実装、RemoteConfigを使った自動アップデートなど、業務用端末として安定運用するための実践的な知識を5分でお伝えします。

想定視聴者

• Flutterで店舗向け・業務用アプリを開発している方
• キオスクモードの実装方法を探している方
• MDMを使わないデバイス管理に興味がある方